Daraus wirst du keine Quote berechnen können. Dabei sind viel zu viele Umstände ausgeblendet.

Beispiel CL/EL: Reicht Team A das 0:0 zum weiterkommen?
Wie ist die Verfassung der Spieler heute? Torgefährlich oder unkonzentriert?

Da gibt es viel zu viele Dinge die nicht in eine Formel gefasst werden können. Deswegen gibt es natürlich auch viele Values Inplay.

Was soll die Formel eigentlich? Ich deute es so, daß sie die noch zu erwartende durchschnittliche Anzahl der Heimtore angibt in diesem Spiel.
Wenn das stimmt, mußt Du die Formel noch mal aufs Awayteam anwenden und Du bekommst ein durchschnittliches Endergebnis. Dann mußt Du diese Formel über mehrere 1000(0) Matches anwenden, die Ergebnisse in Relation zu der Vorhersage auswerten und Dir von Excel die entsprechende Funktion geben lassen.

Thats all.

Danke für eure Antworten.

Meines Erachtens sind vergange Spiele schon in der Torraten berücksichtigt. Die Torrate sinkt nur, wenn kein Tor im Spiel fällt.

Wenn das Heimteam eine Torrate von 1,72 und die Gastmannschaft von 1,16 hat ist die Quote (1-X-2) gemäßt dem Buch wie folgt:

nach 0 Min: 1,98-4,20-3,89
nach 10 Min: 2,05-3,91-3,91
nach 20 Min 2,13-3,61-3,95
usw.

Das ist eigentlich soweit logisch, dass die Quoten für 1 und 2 steigen und die auf X fällt. Aber es ist leider nicht weiter beschrieben wie der Autor auf die Quoten kommt.

Man muss irgendwie die Torrate umrechnen können. Auch wenn dies nur theoretisch ist und das Spiel geschehen außen vor lässt.

Wie ist der Verlauf bei einer Torrate von 1.53 zu 1.48 und wie bei 1.07 zu 1.97? Werden Gegentore auch betrachtet?
Was ist mit Kantersiegen, wird dann die Anzahl der Tore irgendwo gekappt? Wird zwischen Heim- und Auswärtsspielen differenziert? Ab wieviel Spieltagen soll die Geschichte greifen?

Und wie preist die Formel den Unterschied des Basisunentschiedens zwischen Marokko 1.Liga, RL West und der 2.norwegischen Liga ein? Scheinbar gar nicht. Ganz ehrlich, ich will Deinen Forscherdrang nicht bremsen, aber ich halte die Sache für unbrauchbar.

Es sollen erstmal keine "Seiteneffekte" wie die Liga oÄ betrachtet werden. Wenn ich die reine theorie verstanden habe, möchte ich alles andere betrachten.

Was mich (noch) nicht logisch ist, wenn Mannschaft A im Schnitt mehr Tore schießt (der gemessene Zeitraum ist erstmal egal), dann müsste sie ja immer gewinnen, was wiederrum keinen Sinn für ein Quote machen würde.

In dem Buch ist beschrieben, wie man die Torrate berechnet und anschließend ist ein Tabelle mit Quoten, aber mir erschließt es sich nicht wie der Autor auf die Quoten kommt.

Hat jemand von euch zufällig, dass Buch "Der Wettbörsen-Profi" von Wolfgang Teschner ?

Alles Nein.

Im Prinzip funktioniert die Sache wahrscheinlich so, daß der Autor den Verlauf von 1000 Spielen mit einer Differenz ToreH-ToreA=0.5 gespeichert hat und auf 500-300-200 gekommen ist, bei 0 350-300-350 bei -0.5 vielleicht 200-250-550 und sich dann die entsprechenden Matritzen gebastelt hat.

Ich glaube ich habe die Lösung gefunden. Der Autor ist davon ausgegangen, dass das Spiel 0:0 ausgeht.

Es kann also keine Wettquoten als solches ausrechnen, damit hast du aufjeden Fall schonmal recht. Man kann aber Quoten für einzelne Ergebnisse berechnen und somit auch auf Wettquoten zurück schließen.

Das ganze funktioniert mit der sogenanten Poisson-Verteilung.

Hier ein nützlicher Link:
Welt der Physik: 6:3 oder was eine Fußballmannschaft mit einer radioaktiven Quelle gemeinsam hat

Ich werde nochmal drüber nach denken und mich ggf morgen nochmal melden. Aber danke schonmal für eure Hilfe.

Kann nicht sein. Die Wahrscheinlichkeit für ein 0:0 liegt vor Spielbeginn bei etwa 10% und nicht knapp 25%, was die Quote von 4.20 ja impliziert.

Warum willst du aus dieser Torrate überhaupt einen 12X-Tipp herausrechnen? Sie gibt an, wie viele Tore ein Team im Schnitt erzielen wird. Also warum konzentrierst du dich damit nicht auf die Wette auf die Anzahl der Tore dieses Teams? Bzw. die Gesamtzahl der Tore, wenn du die Torrate es anderen Teams auch hast...

Zu dieser Thematik empfehle ich dir das Buch "Der Wettbörsen Profi" von wolfgang Teschner.
Da wird u.a. auf diese Berechnungen ausführlich eingegangen.

Aus dem Buch nimmt er es doch, hat er doch schon erwähnt.

Allerdings lässt der gute Herr Teschner (wie erwartet) wahrscheinlich die Schlüssel unerwähnt, um das Ganze wirklich zu nutzen.

Was ich beisteuern kann: Wenn das Heimteam eine zu erwartende Torrate von 1,56 in Minute 10 hat, dann heißt das, dass 50% der zu erwartenden Ergebnisse unter 1.56 liegen und 50% darüber. Addiert man nun noch die zu erwartende Torrate des Gastteams (z.B. 1.07), dann bekommt man eine faire Quote 2 auf unter und über 2.63 Tore. Jetzt gibt es logischerweise keine 2.63 Tore, aber es gibt 2.5 Tore. Ergo würde ich erwarten, dass die Quote für unter 2.5 Tore etwa bei ~2.06 ist und für über 2.5 Tore bei ~1.94 bei Betfair. Hast du also in solch einer Situation ausgeglichene Quoten oder sogar eine Quote auf das über, die größer ist als 2.0, dann wäre das auf jeden Fall ein Pick.

So könnte man die Formel nutzbar machen.

Ich warne aber ebenso wie einer meiner Vorredner eindringlich vor der strikten Anwendung solch einer Formel. Im Sport gibt es keine funktionierenden Formeln, weil alles anders und nie gleich ist. Gerade, wenn das Spiel schon läuft. Es könnte ja sein, dass der Schlüsselspieler sich bereits verletzt hat, jemand eine rote Karte hat oder eine Mannschaft extrem defensiv eingestellt ist. Sowas schlägt sich auf die Quote durch, deine Formel ist aber komplett chancenlos.

Meiner Meinung nach geht die Formel davon aus, dass beide Mannschaften bis zum Zeitpunkt der Messung (im Beispiel 10. Minute) am Mittelkreis stehen und rein gar nichts passiert. Sozusagen, dass sie zum Zeitpunkt der Messung anfangen zu spielen bei 0:0 und das restliche Spiel dann eben nur noch (90 - Zeitpunkt der Messung) Minuten lang ist. Also 80 Minuten in unserem Beispiel. Die Realität ist freilich anders.

Ergänzung:
Wie bereits mein Vorredner würde mich stark interessieren, wie der Autor die Torrate berechnet. Einfach nur geschossene Tore / Spiele? Das wäre dann selbstverständlich lächerlich, blendet Verletzungen, Form, Heim / Auswärts, Transfers, Trainer, Spielsystem, Platzverhältnisse usw. alles aus. Es interessiert mich trotzdem.

Ich finde deine anderen Ausführungen ausgesprochen gut und sinnvoll, aber dieser Absatz ist imho inhaltlich zu fehlerhaft.

Da im Fussball (und (fast?) allen anderen Sportarten) die Anzahl der Tore nur ganzzahlige Werte annehmen kann, sagst du dementsprechend oben, dass bei erwarteter Torrate von 1.56 die Wahrscheinlichkeit für 0 oder 1 Tor bei 50% liegt. Worin besteht dann aber der Unterschied zur Torrate von zB 1.12?

-> Tatsächlich ist die Wahrscheinlichkeit im Fussball (...) für alle over bzw. under innerhalb des Bereichs zweier benachbarter ganzer Zahlen konstant, insbesondere gilt auch P(over2.63) = P(over2.5).

Darüberhinaus ist die Chance groß, dass man bei korrekt erwarteter Torrate von 2.63 mit Quote 2 aufs over 2.5 mindestens langfristig pleitegeht!

(Stichwort sehr gute Anwendbarkeit der Poisson-Verteilung bei der Toranzahl im (low-scoring?) Sport -> P(over2.5 bei Torrate 2.63)=0.489

Bsp: (jeweils oberste Fussball-Liga Saison 00/01-10/11 - Tore pro Spiel - P(over 2.5) in % - Poisson-Verteilungswert)
ENG - 2.593 - 47.8 - 0.480
SPA - 2.657 - 48.6 - 0.496
ITA - 2.604 - 48.3 - 0.483
SWE - 2.652 - 50.3 - 0.495
FIN - 2.660 - 49.3 - 0.497
SCO - 2.659 - 49.8 - 0.496
... weitere im Bereich 2.6-2.65 Tore pro Spiel. Daten ohne Gewähr.)

Ah, ok. Hatte ich übersehen.

@hapax:

Was du sagst, ist absolut berechtigt. Ich bin kein Professor für Statistik, aber wäre es nicht rechnerisch trotzdem richtig, von einer 50% Verteilung um 1.56 herum auszugehen?

Der Unterschied zwischen einer 1.56 und einer 1.12 ist, dass bei der 1.56 mehr Tore zu erwarten sind. Das ist doch soweit richtig, oder? Das müsste man nun ja auch auf die exakte (= ganzzahlige) Anzahl an Toren ummünzen können.

Ich bin, was das angeht aber etwas überfragt, gebe ich zu.